ESTIMACIONES DE LOS DETERMINANTES DE LAS TRANSICIONES LABORALES En esta sección estimamos los determinantes de las transiciones desde el trabajo del

hogar remunerado hacia otras ocupaciones, y hacia el desempleo o la inactividad26_{, para} los dos paneles estudiados. Asimismo estimamos los determinantes de la salida del THR hacia el trabajo independiente, el trabajo obrero y otras ocupaciones.

De acuerdo a esto planteamos las siguientes categorías para la variable endógena de la primera estimación (tran_1):

26 _{Hacemos esto porque los trabajadores desempleados son un porcentaje muy pequeño} de la fuerza laboral urbana, y el porcentaje de aquellas trabajadoras del hogar remuneradas es aún menor.

0.0% 10.0% 20.0% 30.0% 40.0% 50.0% 60.0% 70.0% 80.0% 90.0% 100.0% 2007 - 2009 2007 - 2010 2007 - 2011 2011 - 2012 2011 - 2013 2011 - 2014 2011 - 2015 THR1 Otro

26

1 1 _ 

tran Trabajadora del hogar  Trabajadora del hogar 2

1 _ 

tran Trabajadora del Hogar  Otra ocupación 3

1 _ 

tran Trabajadora del Hogar  Desempleo o Inactividad Las variables exógenas serán las siguientes:

- Edu: variable categórica que indica el nivel de educación, definida en la nota a pie de página 23. Esperamos que un aumento en el nivel de educación de la trabajadora la lleve a salir del THR hacia otras ocupaciones.

- Edad: variable numérica ligada tanto a la mayor experiencia en la tarea realizada, como a los cambios en las oportunidades laborales al aumentar la edad. El signo de esta variable sobre la salida a otra ocupación dependería del peso relativo de ambos efectos. En cuanto a su efecto sobre la salida hacia la inactividad (o al desempleo), esperamos que sea positivo.

- Jefa de hogar: variable dicotómica, cuyo valor es 1 si la trabajadora es jefa de su propio hogar y cero en caso contrario. Esperamos que las jefas de hogar tengan una menor probabilidad de salir hacia la inactividad. En cuanto a su pase a otras ocupaciones, de nuevo tenemos que sopesar el efecto de la probabilidad de obtener otro empleo frente a la “seguridad” relativa de mantenerse en el actual. - Salud: variable dicotómica cuyo valor es 1 si la trabajadora tiene acceso a

ESSALUD y 0 si no lo tiene. El signo sería positivo al salir del THR hacia otra ocupación en dos casos: si la mayoría pasa al trabajo obrero, o si dándose el caso contrario, las trabajadoras independientes acceden a ESSALUD bajo la modalidad facultativa.

- Años: variables dicotómicas que son iguales a 1 en un año determinado y cero en otro caso. Con estas variables buscamos captar los efectos del ciclo económico y con él, el efecto de cambios en la demanda de THR.

Variables como la lengua materna y la etnicidad no cambian en el tiempo, por lo cual no las tomamos en cuenta en la estimación. Lo mismo sucede con la modalidad de trabajo del hogar remunerado ―cama adentro versus cama afuera― la cual varía mínimamente en los paneles empleados y no aplica al resto de trabajadores. Adicionalmente, como vimos en los Cuadros 5 y 6, la movilidad hacia otras ocupaciones se da fundamentalmente entre las trabajadoras del hogar “cama afuera” que son la mayoría.

27

Por otro lado, no tomamos en cuenta la existencia de un contrato, ya que la mayoría de trabajadoras del hogar no lo tiene, y sale al trabajo independiente, donde tampoco lo tendrán27_{. Finalmente, dejamos de lado las variables porcentaje de la RMV y porcentaje} de las horas trabajadas sobre la jornada laboral, ya que son resultados de la decisión de quedarse o salir del THR.

Por lo tanto, la ecuación a estimar para la primera transición sería la siguiente:

u Años ESSALUD JefaHogar Edad Edu tran_1₀ ₁ ₂ ₃ ₄ ₅ 

Estimamos el modelo por medio del comando Gllamm28 _{de Stata, ya que si bien en} estimaciones similares hechas en Garavito (2016) el Test de Hausman confirmaba que el panel de efectos fijos era el modelo adecuado29_{, al agregar la variable de acceso a} ESSALUD en este trabajo, encontramos que el modelo de efectos aleatorios es el que debe emplearse en la estimación30_.

En los Cuadros 8a y 8b vemos que un aumento del nivel de educación está asociado a que la trabajadora del hogar pase a otra ocupación en los dos paneles, si bien también aumenta la probabilidad de salida hacia el desempleo o la inactividad. En el caso del desempleo podría ser una búsqueda de un trabajo asalariado debido a un aumento en el nivel de educación. En el caso de la inactividad es muy posible que sea por motivos no económicos.

Encontramos asimismo que a mayor edad hay una mayor probabilidad de salida del THR, lo cual es coherente en el caso de la salida hacia otras ocupaciones o el desempleo con el perfil actual de las trabajadoras del hogar en el sector urbano, es decir jóvenes y con mayor nivel de educación, y con el contexto económico, donde ahora existen más oportunidades de trabajo. La salida hacia la inactividad estaría asociada al ciclo de vida de la trabajadora.

27 _{Lo probamos de todas maneras como variable dicotómica y el coeficiente no es} significativo.

28 _{http://www.gllamm.org/ . Ver también Rabe-Hesketh, Skrondal y Pickles (2014).} 29 _{Para el cual ahora existe el comando Femlogit en Stata. Ver Pforr (2014).}

30 _{La probabilidad de que el modelo sea de efectos aleatorios no se puede rechazar en} ninguno de los paneles.

28

En todos los casos, el pasar a ser jefa de hogar reduce la salida del THR, lo cual estaría asociado a una mayor responsabilidad en la manutención del hogar. Es necesario recordar en este punto que las jefas de hogar en su mayoría son mujeres sin pareja, lo cual sin importar la razón de esta circunstancia las mantendría en su puesto de trabajo. En el caso de la variable ESSALUD, que empleamos para medir el cambio en la calidad del empleo, encontramos que un aumento en dicho acceso está asociado a la salida del THR, lo cual es consistente con un aumento en la calidad del empleo. Si bien la mayoría de las trabajadoras del hogar salen hacia el trabajo independiente, donde el acceso a ESSALUD es facultativo, esto podría asociarse a mayores ingresos que permiten pagar el seguro. Asimismo, las obreras tendrían mayor acceso a ESSALUD pagado por sus empleadores de acuerdo a la ley peruana. Los coeficientes positivo y negativo del aumento en el acceso a ESSALUD al pasar al desempleo son no significativos, lo cual es consistente con la pérdida de dicho acceso. El aumento en dicho acceso al pasar a la inactividad, con un coeficiente significativo en el primer panel, obviamente no está asociado a una mejora en la calidad del empleo de la trabajadora.

Finalmente, en el caso de los años, si bien la mayoría de los coeficientes son no significativos, los signos parecen estar asociados a los cambios en el ciclo económico. En resumen, la salida del THR está positivamente asociada con la educación, la edad y el acceso a ESSALUD, y negativamente asociada con la jefatura del hogar.

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Cuadro 8a: Regresión Logit Multinomial en el panel 2007 – 2011

Cuadro 8b: Regresión Logit Multinomial en el panel 2011 – 2015

Base = sigue como THR otra ocupacion desempleo inactividad

nivel de educación 0.2929*** 0.3791*** 0.1836*** edad promedio 0.0536*** 0.0185** 0.0551*** jefa de hogar -0.7629*** -0.8760** -1.2728*** essalud 0.8950*** 0.4418 0.9584*** año 2008 -0.1111 -0.2409 -0.1079 año 2009 -0.0008 -0.0619 -0.0768 año 2010 -0.0063 -0.4626* -0.1321 año 2011 0.2009 -0.1769 0.0042 constante 2.6556*** 0.6727 2.8417*** LR Chi 2 (6) Muestra *** significativo al 1% ** significativo al 5% * significativo al 10% -12720.98 14,776

Base = sigue como THR otra ocupacion desempleo inactividad

nivel de educación 0.2205** 0.2981** 0.1017 edad promedio 0.0309** 0.0025 0.0336** jefa de hogar -0.3975 -0.9161* -0.9019** essalud 0.4137 -0.1465 0.4049 año 2012 -0.2534 -0.2323 -0.2472 año 2013 -0.3101 -0.3978 -0.3063 año 2014 -0.4332 -0.6612 -0.3957 año 2015 -0.5634* 0.5153 -0.5022* constante 5.2101*** 2.9540* 5.2798*** Log likelihood Muestra *** significativo al 1% ** significativo al 5% * significativo al 10% 8,190 -6697.62

30

En el caso de la segunda transición a analizar, es decir, la salida del THR a diferentes ocupaciones, la variable endógena tran_2 será la siguiente:

1 2 _ 

tran Trabajadora del hogar  Trabajadora del hogar 2

2 _ 

tran Trabajadora del Hogar  Trabajadora independiente 3

2 _ 

tran Trabajadora del Hogar  Obrera 4

2 _ 

tran Trabajadora del Hogar  Otras ocupaciones

Las variables exógenas serán las mismas empleadas en la estimación de la primera transición, pero en este caso veremos los efectos de cada una sobre la ocupación efectivamente elegida, y así podremos entender mejor los signos de los Cuadros 5 y 6. La ecuación a estimar será la siguiente:

u Años ESSALUD JefaHogar Edad Edu tran_2₀ ₁ ₂ ₃ ₄ ₅ 

En los Cuadros 9a y 9b vemos que un mayor nivel de educación lleva, en la mayor parte de los casos, a dejar el THR y pasar al trabajo independiente y a otras ocupaciones, no siendo claro el efecto sobre el pase al trabajo obrero. Es posible ver, sin embargo, que el coeficiente es mayor en el caso del pase a otras ocupaciones. Las demás variables, como edad y jefatura de hogar tienen los signos esperados, si bien en el caso del panel 2011 – 2015 muchos coeficientes no son significativos, lo cual no ocurría cuando estimábamos una ecuación similar, con el modelo de efectos fijos, por medio de dos ecuaciones binomiales31_{. En el caso de la variable ESSALUD, podemos ver que para el} primer panel es positiva para el pase al trabajo independiente, al trabajo obrero y a otras ocupaciones, si bien el coeficiente es menor en el primer caso.

Por lo tanto, podemos ver que la educación y el acceso a ESSALUD tienen efectos positivos pero diferentes según la ocupación a la que se salga al dejar el THR. En la siguiente sección presentamos las conclusiones de esta investigación.

31 _{Ver Long y Freese (2014). Al estimar la misma ecuación por medio del comando femlogit,} los coeficientes del panel 2011 – 2015 eran también, en su mayoría, no significativos.

31

Cuadro 9a: Regresión Logit Multinomial en el panel 2007 – 2011

Cuadro 9b: Regresión Logit Multinomial en el panel 2011 – 2015

Base = sigue como THR independiente obrera otras ocupac.

nivel de educación 0.1689** 0.0321 0.4059*** edad promedio 0.0769*** 0.0278*** 0.0576*** jefa de hogar -0.6562** -0.4394 -1.2259*** essalud 0.7033** 1.5967*** 1.4766*** año 2012 -0.0260 0.0670 -0.0606 año 2013 0.1223 0.1698 0.1019 año 2014 0.2675 0.6389** 0.2729 año 2015 0.2858 0.5303 0.3394 constante 3.8844*** 4.4904*** 3.1773*** Log likelihood Muestra *** significativo al 1% ** significativo al 5% * significativo al 10% -8,517.34 14,776

Base = sigue como THR independiente obrera otras ocupac.

nivel de educación 0.1784* -0.0028 0.4726*** edad promedio 0.0534*** -0.0049 0.0292* jefa de hogar -0.2989 -0.0071 -0.7882* essalud -0.4035 0.6472 0.2347 año 2012 -0.4202 -0.5451 -0.5017 año 2013 -0.6348 -0.7822* -0.5644 año 2014 -0.6764* -0.6173 -0.6461 año 2015 -0.9652** -0.7931* -0.8946** constante 8.2999*** 9.7795*** 7.5011*** Log likelihood Muestra *** significativo al 1% ** significativo al 5% * significativo al 10% -4,504.36 14,776

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5. CONCLUSIONES

El objetivo de este artículo es analizar tanto las transiciones desde el trabajo del hogar remunerado (THR) hacia otras ocupaciones, el desempleo y la inactividad, así como desde el THR hacia otras ocupaciones. Las preguntas que nos hacíamos al inicio eran si la salida del THR aumentaba los ingresos y/o mejoraba las condiciones laborales, y cuál era el papel que la educación jugaba en dicho proceso. Para ello empleamos los datos de las ENAHO panel 2007 – 2011 y 2011 – 2015 del INEI.

Comprobamos que efectivamente la salida del trabajo del hogar remunerado (THR) hacia otra ocupación está asociada a un aumento de los ingresos, tanto de la tasa salarial real, como del porcentaje del ingreso mensual sobre la Remuneración Mínima Vital. Si bien las trabajadoras que salen del THR tienen un ingreso real inicial menor que quienes se quedan en dicha ocupación, el aumento en sus ingresos al salir del THR es mayor. Esto estaría asociado con su menor edad, mayor nivel de educación, mayores perspectivas de obtener un mejor ingreso y la posible visión del THR como un trabajo temporal.

En el caso de las estimaciones econométricas, un mayor nivel de educación está asociado a una mayor probabilidad de salir del THR en relación a quedarse en él. Asimismo, está asociado a una mayor probabilidad de salir hacia el desempleo, lo cual implica una permanencia en el mercado laboral, ya que las variables dicotómicas por año permiten “limpiar” el efecto del ciclo económico sobre las demás variables. En cuanto a la variable “acceso a ESSALUD”, empleada como una proxy de las condiciones laborales, encontramos que un mayor acceso está asociado positivamente a una salida del THR, lo cual se debería ya sea a un pago facultativo de las trabajadoras independientes, o a un mayor acceso por parte de las trabajadoras obreras. Si bien esta variable es solamente un aspecto de la calidad del empleo, la peculiaridad de esta ocupación hace difícil emplear otras variables mencionadas arriba. En todo caso los datos sobre horas de trabajo y existencia de contratos presentados en la parte descriptiva confirman nuestra percepción de una mejora en las condiciones laborales. Finalmente, vemos que si bien la educación tiene un efecto positivo sobre la probabilidad de salir de THR hacia otras ocupaciones, en relación a quedarse en esta

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ocupación, el efecto es mayor en la salida hacia otras ocupaciones y hacia el trabajo independiente, mientras que el acceso a ESSALUD será mayor en el trabajo obrero y en otras ocupaciones. Por lo tanto, dado que la mayoría de la movilidad ocupacional es hacia el trabajo independiente, podemos decir que las trabajadoras del hogar salen de su ocupación esperando tener mayores ingresos al elevarse su nivel de educación, mas no necesariamente habrá un aumento en el acceso a los servicios de salud (ESSALUD).

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Anexo 1: Características de las encuestas panel empleadas en esta investigación

Marco muestral Periodo Tamaño de muestra Hogares Panel Panel 2007 - 2011 Censo 2005 2007 - anual

2008 - anual 7767 hogares

2009 - anual 7730 hogares 4247 hogares 2010 - anual 7751 hogares 2565 hogares 2011 - anual 7595 hogares 1129 hogares Panel 2011 - 2015 Censo 2005 2011 - anual

2012 - anual 9212 hogares 7568 hogares 2013 - anual 8794 hogares 4454 hogares 2014 - anual 9868 hogares 2366 hogares 2015 - anual 10822 hogares 2174 hogares Fuente: Elaboración de la autora a partir de las fichas técnicas de las ENAHO Panel 2007-2011 y 2011-2015.

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